Navegando por Autor "Santos, Laurita dos"

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    Integrating Raman spectroscopy and RT-qPCR for enhanced diagnosis of thyroid lesions: a comparative study of biochemical and molecular markers
    (Elsevier) Medeiros Neto, Lázaro Pinto; Santos, Laurita dos; Carvalho, Luís Felipe C. S.; Santos, André Bandiera de Oliveira; Martin, Aírton Abrahão; Canevari, Renata de Azevedo
    Thyroid cancer is the most prevalent endocrine malignancy, with increasing incidence due to advancements in diagnostic techniques. Ultrasound (US) and fine needle aspiration (FNA) cytology, widely used in clinical practice, have detection accuracies ranging from 65 % to 95 %. However, these methods may yield inconclusive or difficult-to-interpret results, emphasizing the need for complementary diagnostic techniques. This study ex- plores the integration of Raman spectroscopy and gene expression analysis via RT-qPCR to improve the diagnosis of thyroid lesions, classified into groups: follicular thyroid carcinoma (FTC), papillary thyroid carcinoma (PTC) and goiter tissues. Healthy tissue samples were used as normalizing controls in both analysis. Raman spectros- copy analyzed 35 samples, while RT-qPCR assessed 33 samples. For comparison, the same 19 samples previously analyzed by both techniques were examined. Raman spectroscopy, a non-invasive technique, has shown effec- tiveness in distinguishing between benign and malignant thyroid tissues by identifying key biochemical com- ponents such as DNA, RNA, proteins, and lipids. The distinguishing of FTC from goiter using Raman spectroscopy achieved an accuracy rate of 82.3 %. Gene expression analysis via RT-qPCR focused on six genes: TG, TPO, PDGFB, SERPINA1, TFF3, and LGALS3. Specifically, SERPINA1 was overexpressed in PTC, TFF3 showed elevated levels in FTC, and LGALS3 was elevated in both PTC and FTC compared to goiter and normal tissues. These findings align with existing literature, suggesting that these genes could serve as valuable diagnostic molecular markers. The expression analysis of these genes within this subset of samples demonstrated concordance with the classification derived from PCA of Raman spectroscopy data. The integration of Raman spectroscopy and RT- qPCR offers a complementary approach to traditional histological analysis, providing enhanced sensitivity and specificity in diagnosing thyroid lesions.
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    Validação da espectroscopia ATR-FTIR associada ao Machine Learning para identificação de um polimorfismo genético
    (2026-03-02) Canevari, Renata de Azevedo; Castilho, Maiara Lima; Santos, Laurita dos; Diniz, Ramon Varella; São José dos Campos
    Polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) desempenham um papel central na suscetibilidade genética a distúrbios multifatoriais, como obesidade e diabetes mellitus tipo 2 (DM2), o que evidencia a necessidade de estratégias de genotipagem escaláveis e de baixo custo. Este estudo avaliou a viabilidade da espectroscopia no infravermelho com transformada de Fourier por reflexão total atenuada (ATR-FTIR) combinada a machine learning (ML) para discriminar os diferentes tipos de genótipos do SNP -3826A/G localizado no gene UCP1. A genotipagem do SNP foi realizada pela PCR quantitativa em tempo real (qPCR) utilizando ensaios TaqMan em amostras de DNA extraído do sangue de 190 participantes para a definição dos grupos genotípicos (AA, AG e GG). A PCR qualitativa foi realizada em todas as amostras e nos controles negativos de reação (NTCs). Os amplicons da PCR e os NTCs foram utilizados na análise espectral. As análises de componentes principais (PCA), modelos supervisionados de ML e deep learning (DL) foram aplicadas diretamente aos espectros normalizados por Variância Normal Padrão (SNV) nos intervalos espectrais de 2800–3800 cm?¹ , 950–1200 cm?¹ e 900 – 1100 cm?¹ . A viabilidade da técnica de ATR-FTIR associada ao ML foi avaliada por meio da comparação com a qPCR e o sequenciamento de nova geração (NGS), ambas técnicas de genotipagem consideradas atualmente padrão ouro. O melhor desempenho observado na discriminação entre os genótipos AA e GG foi obtido com o modelo de DL de perceptron multicamdas com arquitetura residual simulada na região de 2800–3800 cm?¹, área sob a curva (AUC) de 0,654 e acurácia de 0,716. Nas regiões de fingerprint do DNA de 900–1100 cm?¹ e 950–1200 cm?¹, o melhor desempenho foi observado com o modelo de regressão logística, com AUC de 0,635 e 0,644 e acurácia de 0,696 e 0,720, respectivamente. A técnica de ATR-FTIR associada ao ML apresentou melhor viabilidade de execução em relação as técnicas de sequenciamento e qPCR, com um tempo de processamento por amostra similar a qPCR e menor que o NGS e um custo inferior a ambas as técnicas. Este estudo é pioneiro na aplicação da espectroscopia ATR-FTIR associada ao ML na discriminação de SNPs do genoma humano, mostrando ser uma abordagem com um alto potencial de rastreamento, relativamente rápida e de baixo custo. O estabelecimento de novos critérios e modelos de ML poderão aumentar significativamente o desempenho da técnica na identificação desses polimorfismos genéticos.